该论文提出了一种自适应水印策略，以提高大型语言模型生成文本的安全性和检测能力。研究开发了水印算法和WMAdapter插件，能够在生成过程中嵌入水印，确保图像质量和鲁棒性。此外，基于数据驱动的方法和新的水印技术显著提升了性能和检测质量，保护AI生成内容的知识产权。

本文提出了一种自适应水印策略，旨在提高大型语言模型生成文本的安全性和可识别性。通过多目标优化方法，研究了在文本中嵌入水印的新技术，确保语义连贯性。该框架能够有效检测水印，防止模型滥用，并在代码生成任务中表现优异，同时扩展了水印设计空间，采用深度学习技术实现高质量文本来源检测。